“Abordar el sesgo en la inteligencia artificial (y en los humanos)” es el título del estudio realizado por McKinsey & Company en junio de 2019, con el fin de ofrecer seis recomendaciones para minimizar nuestros sesgos cognitivos. En dicho estudio, en primer lugar se sugiere que seamos conscientes de los contextos en los que la Inteligencia Artificial (IA) puede ayudarnos a corregir ciertos sesgos. En segundo lugar, se concibe que es posible establecer procesos y prácticas para probar y mitigar los sesgos en los sistemas de IA. En tercer lugar, se establece que es significativo participar en conversaciones basadas en hechos, frente a posibles sesgos en las decisiones humanas. A continuación, se sugiere ahondar y explorar sobre cómo los humanos y las máquinas pueden funcionar mejor juntos. En quinto lugar, se vislumbra como un elemento fundamental invertir más en la investigación de sesgos, aportando más datos para la investigación, respetando así la privacidad y confidencialidad al adoptar un enfoque multidisciplinario. Para finalizar, en dicho estudio se propone invertir más en diversificar el campo de la IA. 

Redacción INCP a partir del artículo publicado por Innovadores

Para más información, lea el artículo:” La inteligencia artificial para la toma de decisiones mejorada” de la fuente Innovadores. 

La inteligencia artificial para la toma de decisiones mejorada

Abordar el sesgo en la inteligencia artificial (y en los humanos)’ es el título del estudio de McKinsey & Company de junio 2019. En dicho estudio se menciona una contundente cita de Andrew McAfee, del MIT, “si quiere eliminar los sesgos cognitivos, introduzca los algoritmos”. El estudio nos ofrece seis recomendaciones para minimizar los sesgos cognitivos: En primer lugar, debemos ser conscientes de los contextos en los que la IA puede ayudarnos a corregir los sesgos y las situaciones en las que no. En segundo lugar, podemos establecer procesos y prácticas para probar y mitigar los sesgos en los sistemas de AI. En tercer lugar, es importante participar en conversaciones basadas en hechos sobre posibles sesgos en las decisiones humanas. En cuarto lugar, puede ser útil explorar cómo los humanos y las máquinas pueden funcionar mejor juntos. En quinto lugar, es fundamental invertir más en la investigación de sesgos, aportando más datos para la investigación, respetando la privacidad y confidencialidad y adoptando un enfoque multidisciplinario. En sexto y último lugar, debemos invertir más en diversificar el propio campo de la IA.

• Las 13 tecnologías exponenciales claves para la industria.El estudio Pathways to faster innovation de Deloitte nos ofrece un ranking del foco principal de la innovación para el sector de la fabricación industrial. Por orden de importancia las tecnologías exponenciales son: (1) internet de las cosas, (2) robótica avanzada y automatización cognitiva, (3) interfaz de las cosas, (4) computación de alto rendimiento, (5) impresión 3D, (6) almacenaje de energía, (7) materiales avanzados, (8) inteligencia artificial, (9) ciberseguridad, (10) diseño digital, simulación e integración, (11) analíticas avanzadas, (12) cadena de bloques o blockchain, (13) biotecnología.
• Cada vez más cerca de a telepatía informática.Seis científicos de la Universidad del estado de Washington han conseguido interconectar tres cerebros para jugar al tetris con la mente. El sistema se llama BrainNet y funciona como una interfaz de colaboración directa entre cerebros. Los investigadores han publicado su trabajo en la revista Scientific Reports by Nature y se espera que en el futuro sea de gran utilidad para la resolución de problemas complejos.
• Las habilidades son la nueva métrica para el mercado laboral y la creatividad es la más demandada.Es lo que nos plantea el presidente de LinkedIn China en un artículo de este mes para el Foro Económico Mundial. En el artículo se destacan cuatro categorías diferentes: (1) habilidades funcionales como marketing o las finanzas, (2) habilidades “soft” como el liderazgo, (3) habilidades digitales como las redes sociales, y (4) habilidades de valor agregado como dominar el idioma inglés. En otro estudio de LinkedIn de principios de este año se encontró que la creatividad figuraba como la habilidad “soft” más demandada por las empresas.

Tecnología empresarial: Test de Turing

En 1950 el matemático Alan Turing propuso un método para determinar la habilidad de una máquina para mostrar un comportamiento inteligente similar o indistinguible del de un humano. En 1996 la computadora Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov. En 2011 la computadora Watson de IBM ganó a dos campeones humanos en el juego Jeopardy. En 2014 el chatbot Eugene Goostman desarrollado en Rusia había logrado convencer al 33% de jueces de que era “genuinamente humano” según la Universidad de Reading que organizó la prueba. En 2016 la computadora AlphaGo de Google DeepMind derrotó a Lee Sedol que era hasta entonces el campeón mundial del juego Go.

Fuente: Innovadores.